在过去的半个世纪里,发达国家的多数工作岗位都已从体力劳动转化为脑力劳动。过去的工作基本上都有明确的定义,类似于把物品从A处搬到B处,或者在这里打个洞,但是现在这类工作都在逐步消失。现今的情况具有很大的二义性,类似于“最大化利润”,“最小化风险”、“找到最好的市场策略”……诸如此类的任务要求都已成为常态。虽然可从互联网上获取到海量数据,但这并没有简化知识工人的工作难度。针对具体任务搞懂所有相关数据的意义所在,这正成为基本的技能要求。正如谷歌公司的首席经济学家Hal Varian所说的那样: “我不断地告诉大家,未来十年最热门的职业是统计学家。很多人认为我是开玩笑,谁又能想到计算机工程师会是20世纪90年代最诱人的职业呢?如何解释数据、处理数据、从中抽取价值、展示和交流数据结果,在未来十年将是最重要的职业技能,甚至是大学,中学,小学的学生也必需具备的技能,因为我们每时每刻都在接触大量的免费信息,如何理解数据、从中抽取有价值的信息才是其中的关键。这里统计学家只是其中的一个关键环节,我们还需要合理的展示数据、交流和利用数据。我确实认为,能够从数据分析中领悟到有价值信息是非常重要的。职业经理人尤其需要能够合理使用和理解自己部门产生的数据。” ——McKinsey Quarterly,2009年1月 大量的经济活动都依赖于信息,我们不能在海量的数据中迷失,机器学习将有助于我们穿越数据雾霭,从中抽取出有用的信息。在开始学习这方面的知识之前,我们必须掌握一些基本的术语,以方便后续章节的讨论。